Clase 6: Máquinas virtuales, Contenedores y GitHub

Diplomado en Data Science para las Ciencias Sociales

Andrés González-Santa Cruz

Estudiante Doctorado en Salud Pública, Investigador joven, nDP

15 de dic, 2024

Recordemos

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library(ggplot2)

# Crear los datos
data <- data.frame(
  xstart = c(0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8),
  xend = c(0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1),
  ystart = rep(0, 5),
  yend = rep(1, 5),
  labels = c("Solo publicación", "Código", "Código y datos",
             "Código y datos\nejecutables", "Replicación\ncompleta")
)

# Colores personalizados desde oscuro a claro
#colors <- c("#555555", "#777777", "#999999", "#bbbbbb", "#dddddd")
colors <- c("#4D4D4D", "#B03A2E", "#E74C3C", "#F1948A", "#FADBD8")

# Crear el gráfico
ggplot() +
  # Dibujar las áreas
    geom_rect(data = data, aes(xmin = xstart, xmax = xend, ymin = ystart, ymax = yend, fill = labels), color = NA) +
  scale_fill_manual(values = colors) +
  # Agregar las etiquetas dentro de las áreas
  geom_text(data = data, aes(x = (xstart + xend) / 2, y = 0.5, label = labels), size = 6, family = "Oswald", color = "black") +
  # Agregar flecha de reproducibilidad
  annotate("segment", x = 0, xend = 1, y = -0.1, yend = -0.1, arrow = arrow(type = "closed", ends = "both"), color = "gray") +
  annotate("text", x = 0.1, y = -0.15, label = "No\nreproducible", size = 5, hjust = 0.5, color = "#555555") +
  annotate("text", x = .9, y = -0.15, label = "Estándar\nde oro", size = 5, hjust = 0.5, color = "#555555") +
  # Ajustar límites y tema
  scale_x_continuous(limits = c(0, 1), expand = c(0, 0)) +
  scale_y_continuous(limits = c(-0.2, 1), expand = c(0, 0)) +
  theme_void() +
  theme(
    legend.position = "none",
    text = element_text(family = "Oswald"),
    plot.background = element_rect(fill = "#ffffff", color = NA)
  )
Esquema

Esquema

Máquinas virtuales / Contenedores

Alcances de cada plataforma

Alcances de cada plataforma

Colab

Entramos

Cambiamos el entorno de ejecución (1)

Cambiamos el entorno de ejecución (2)

Desplegamos el código (1)

Desplegamos el código (2)

Saturn Cloud

Entramos

Definimos parámetros, etc.

Elegimos recursos a utilizar

Desplegamos el entorno

Una vez cargado, corremos el entorno

Subimos los datos

Generamos los mismos resultados

Posit Cloud

Entramos y generamos un nuevo proyecto

Subimos los datos

Abrimos los datos

Desplegamos el código

GitHub

Github actions

Fuentes

  • Breuer, J., & Aust, F. (2022, 27-28 de Abril). Reproducible research workflows for psychologists: Other topics in reproducible research [Presentation]. KU Leuven. Obtenido desde: https://frederikaust.com/reproducible-research-practices-workshop/slides/7_Other_Topics.html

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